Short-term wind power forecast based on cluster analysis and artificial neural networks

[EN]In this paper an architecture for an estimator of short-term wind farm power is proposed. The estimator is made up of a Linear Machine classifier and a set of k Multilayer Perceptrons, training each one for a specific subspace of the input space. The splitting of the input dataset into the k clusters is done using a k-means technique, obtaining the equivalent Linear Machine classifier from the cluster centroids...

Estudio y análisis de las necesidades computacionales de un parque eólico

[ES] La energía eólica es una de las fuentes de energía renovable más importante hoy día con un continuo crecimiento a nivel mundial. España también ha apostado por las renovables y más concretamente por la energía eólica, materializándose con importantes instalaciones en gran parte de las comunidades autónomas entre ellas, Canarias. Con la realización de este trabajo se pretende estudiar el potencial eólico disponible en la zona donde se pretenda instalar o mantener un parque eólico, empleando para ello la ayuda de un supercomputador, el cual se encargará, por medio de un software de predicción meteorológica, que ayudarán en la decisión de dónde ubicar un parque eólico y, posteriormente, en la fase de explotación, predecir la potencia que un parque eólico inyectará en la red eléctrica con la antelación suficiente para que permita planificar las centrales de reserva de generación de energía tradicional u otras acciones que se consideren de interés. Durante el desarrollo del trabajo emplearemos el software “WRF” de predicción meteorológica. Esto generará un alto coste computacional y es por lo que proponemos realizar los cálculos empleando la ayuda de un supercomputador. Para concluir el trabajo mostraremos las características del supercomputador Atlante, situado en Las Palmas de Gran Canaria, y analizaremos el coste que le supondría a una empresa, la compra o el alquiler de un supercomputador.

Diseño optimizado de alimentación de servicios auxiliares de un parque eólico off-shore en aguas profundas

[ES]La energía eólica marina supone respecto a la energía eólica en tierra una mayor generación de energía, debido a condiciones menos turbulentas del viento y más constantes que permiten mayores diámetros de palas y por tanto mayor generación de energía. En este trabajo se estudia la eficiencia energética en los sistemas auxiliares de una plataforma offshore con aerogenerador para obtención de energía eólica, y se aplican medidas de ahorro y racionalización energética. El ahorro de energía hará más viable la instalación de un sistema de posicionamiento dinámico en las plataformas, en el trabajo se estudia esta posibilidad, de manera que se asegure un mejor recurso, y la posibilidad de instalación sin restricciones legislativas y de profundidades excesivas.

Wind ensamble forecasting using an adaptive mass-consistent model

[EN]Ensemble forecasting [1] is a methodology to deal with uncertainties in the numerical wind prediction. In this work we propose to apply ensemble methods to the adaptive wind forecasting model presented in [2]. The wind _eld forecasting is based on a mass-consistent model and a log-linear wind pro_le using as input data the resulting forecast wind from Harmonie [3], a Non-Hydrostatic Dynamic model. The mass-consistent model parameters are estimated by using genetic algorithms [4]. The mesh is generated using the meccano method [5] and adapted to the geometry. The main source of uncertainties in this model is the parameter estimation and the in- trinsic uncertainties of the Harmonie Model…

Calibration and validation of an air quality finite element model around an electric power plant in Gran Canaria island

[EN]This work presents the calibration and validation of an air quality finite element model applied to the surroundings of Jinamar electric power plant in Gran Canaria island (Spain). The model involves the generation of an adaptive tetrahedral mesh, the computation of an ambient wind field, the inclusion of the plume rise effect in the wind field, and the simulation of transport and reaction of pollutants. The main advantage of the model is the treatment of complex terrains that introduces an alternative to the standard implementation of current models. In addition, it improves the computational cost through the use of unstructured meshes...

Ensemble wind forecasting based on the HARMONIE model and adaptive finite elements in complex orography

[EN]Ensemble forecasting is a methodology to deal with uncertainties in the numerical wind prediction. In this work we propose to apply ensemble methods to the adaptive wind forecasting model presented in. The wind field forecasting is based on a mass-consistent model and a log-linear wind profile using as input data the resulting forecast wind from Harmonie, a Non-Hydrostatic Dynamic model used experimentally at AEMET with promising results. The mass-consistent model parameters are estimated by using genetic algorithms. The mesh is generated using the meccano method and adapted to the geometry…